航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

恶劣天气条件下航路网络修复优化

针对恶劣天气条件下可用空域资源不足导致的航班大面积延误问题,基于复杂网络修复理论和交通流分配理论,借鉴交通网络设计思想提出了一种航路网络修复优化策略。首先,建立了航路网络修复场景,基于气象信息生成了恶劣天气飞行受限区。然后,建立了上层模型以修复成本最低为目标函数、下层模型为多约束交通流分配模型的双层规划修复模型,应用改进粒子群算法对模型整体进行求解,结合K最短路径算法对下层模型进行求解。最后,提出局部和全局两类指标对航路网络修复效果进行评估。基于典型航路网络,以两类基础修复策略为对比方法,同时对比了实际运行结果,研究了不同修复策略的修复效果和适用性。仿真结果表明：航路网络修复优化策略既能弥补原有拓扑结构修复策略的结构受限不足,又能解决拓扑结构调整修复策略带来的巨额协调费用问题,能够保证在对正常运行航班干扰最小的同时,以最小的修复成本使所有受影响的航班都恢复正常运行,对于减缓航路拥堵和航班延误有极大的意义。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

无人机航路与传感器联合控制优化算法研究

对无人机航路与传感器联合控制优化算法基本原理及研究情况进行了初步分析,主要利用交叉熵、粒子群优化、模型预测控制等三种方法构建了针对无人机航路与传感器联合控制优化问题的求解算法,力图为解决该问题提供一些新的方法或思路。     

航空网络关键节点辨识的核极限学习机算法研究

通过技术手段准确识别航空网络的关键节点,对航空网络平时的正常运行以及战时的防御和修复,具有重要的理论意义和参考价值。提出一种基于核极限学习机的航空网络关键节点识别方法,首先,采用层次分析法对节点综合重要度进行评估;然后,选取三个简单指标,基于核极限学习机学习简单指标与综合重要度之间的映射关系,建立重要度评估模型;最后,以中美两国航空网络为例进行仿真。结果表明:仅需计算 40 个节点的复杂指标值,就可对关键节点取得较满意的辨识效果,降低了计算复杂度,提高了辨识效率,即采用本文方法辨识航空网络的关键节点是有效、可行的。     

空中交通相依网络的脆弱性研究

机场、航路和管制扇区构成空中交通相依网络,节点在受到扰动时,网络运输性能下降,引发网络脆弱性。提出一种空中交通相依网络脆弱性的度量方法,首先构建机场网络、航路网络和管制扇区网络3个层网络,基于空中交通管理规则与层网络间的逻辑连接关系,建立空中交通相依网络模型。在随机扰动和蓄意扰动节点两种不同失效模式下,采用最大连通度和结构熵两个指标,并给出了相应算法,分析相依网络的结构脆弱性;创建流量熵和交通流损失比指标,设计了相应算法,研究相依网络的功能脆弱性。研究结果表明,随机扰动对空中交通相依网络影响更大;网络的结构脆弱源与功能脆弱源是机场网络;网络的脆弱性与层网络间的连接方式和层网络的交通量不匹配有关。     

浅谈基于非直线系数指标优化公司航路

本文介绍了基于航路航线非直线系数优化公司航路的方法。通过批量分析国际航线和国内航线的航路航线非直线系数,结合实际运行和空域特点,形成快速定位可以优化的具体公司航路城市对,使公司航路优化工作实现系统性、科学性和延续性,进一步推动航司节能减排,助力民航绿色发展。     

基于飞行需求的航路动态管理

针对空域与飞行需求日益突出的矛盾,以及目前空域管理运行模式难以满足持续增长的飞行需求,提出了一个航路动态调整模型.模型在考虑空管的实施情况、空中交通流量情况和天气情况相关的条件下,对航路进行动态调整,动态的开放和使用临时航路,优化航路区域容量从而减轻航班延误.然后利用动态规划及整数规划方法相结合,求解模型得出航路动态调整的最优方案.最后利用典型空域进行了验证,结果表明所建立的模型能够大大减少航班延迟成本与航路管理成本,优化空中交通的顺畅运行.     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。     

基于射击次数的编队防空队形优化配置

为解决舰艇编队协同防空中抗击多方向来袭目标流的队形部署优化问题,提出了以编队对来袭目标流的综合射击次数为目标函数的优化方法。将编队总射击次数分解为零航路捷径和非零航路捷径下的射击次数之和,利用射击次数与、杀伤区纵深、队形配置向量之间的约束关系,给出了计算方法。以一字队形为例,建立了队形部署优化模型。